(Orijinal: Machine Learning is Fun izniyle çevrildi ! Adam Geitgey)
(Çevirmenin notu: Makine öğreniminin ezoterik kavramını basitçe açıklayan harika bir blog buldum ve bunu Japonya'daki herkese iletmek istedim! Yazdım. Kabul ederseniz, sayfanın sonundaki ❤️ işaretinden hoşlanıyorum cümle. Ayrıca bizimle makine öğrenimi üzerinde çalışacak insanlar arıyoruz. => E-posta: [email protected])
İnsanlar makine öğreniminden bahsediyor,
Kelimenin anlamını bilmiyorsun.
Hiç böyle bir sahneyle karşılaştın mı?
Meslektaşlarımın sözlerinden vazgeçmekten bıktım. ..
Bu durumu değiştirelim!
Bu kılavuz makine öğrenimiyle ilgileniyor,
Ne çalışacağını bilmeyenler için yazılmıştır.
Bence pek çok kişi Wikipedia'ya bakıyor,
Stres oluşur
Birinin size yüksek düzeyde bir açıklama yapmasını istiyorsunuz, değil mi?
Bu rehber işi yapacak.
Herkesin anlayabileceği şekilde yazılmıştır.
Yani içerik oldukça genelleştirilmiş.
Ama iyi değil mi?
Makine öğrenimiyle daha fazla kişi ilgileniyorsa
Diyelim ki amaca ulaşıldı.
Makine öğrenimi nedir?
Genetik bir algoritma var,
Sorunun kodunu özelleştirmek zorunda kalmadan
Buradaki fikir, veri setinde ilginç şeyler bulacaklarıdır.
Kod yazmak yerine
Genetik algoritmaya veri verirseniz,
İzinsiz olarak verilere dayalı mantığı bir araya getirecektir.
Örneğin, bir algoritma türü, bir sınıflandırma algoritmasıdır.
Verileri farklı gruplara ayırır.
Benzer bir sınıflandırma algoritması
El ile yazılmış sayıları tanımaya benzer bir sınıflandırma algoritması
Ayrıca, tek bir kod satırında hiçbir fark olmaksızın, e-postadaki spam ve spam olmayan arasında ayrım yapmak için kullanılır.
Aynı algoritma ama
Çünkü onlara pratik için farklı veriler verildi
Farklı bir sınıflandırma mantığı yaratıyor.
Bu makine öğrenimi algoritması bir kara kutudur
Birçok sınıflandırma problemi için yeniden kullanılabilir.
"Makine öğrenimi" şemsiye benzeri bir terimdir
Bu tür genetik algoritmaların çoğunu kapsar.
Makine öğrenimi algoritmaları
Bunu iki ana kategoriye ait olarak düşünebilirsiniz.
Denetimli Eğilme ve
Denetimsiz Öğrenme.
Aradaki fark basit ama çok önemli.
Bir emlakçı olduğunuzu varsayalım.
İşletmeniz büyüyor
Birçok stajyer ajan tutmam gerekiyor.
Ama bir problem var.
Eve bakıp değerini hesaplayabilirsiniz,
Stajyerlerin sizin gibi deneyimi yok, bu yüzden
Bir evi nasıl fiyatlandıracağımı bilmiyorum.
Kursiyerlere yardım etmek (ve kendi başına tatile gitmek)
Evinizin fiyatını hesaplayabilmek için küçük bir uygulama yapmak istediniz.
Boyut, alan, benzer bir evin ne kadar satıldığı,
Esas alınarak hesaplanır.
Üç ay boyunca biri her ev sattığında fiyatı takip ediyorsunuz.
Ayrıca her evin birçok özelliğini de not edeceğim.
Yatak odası sayısı, fit kare, alan.
Ve en önemli nihai satış fiyatı:
Bu bizim "uygulama verilerimiz" dir.
Diğer evlerin ne kadar değerli olduğunu hesaplamak için bir program oluşturmak için uygulama verilerini kullanın.
Diğer evlerin değerini tahmin etmek için alıştırma verilerini kullanın.
Buna denetimli öğrenme denir.
Her evin ne kadar satıldığını biliyorsun,
Başka bir deyişle, cevabı bilerek geri dönüp mantığı bulabilirsin.
Bir uygulama yapmak için, alıştırma verilerini bir makine öğrenimi algoritmasına koyacağız.
Algoritma, tahminde bulunmak için hangi matematiğin gerekli olduğunu bulmaya çalışır.
Bunda tüm aritmetik semboller silinmiş,
Sayılar arasındaki ilişkileri tahmin eden matematik problemine benzer şekilde:
"Ah! Öğrenci, öğretmenin cevabındaki matematiksel sembolleri sildi!"
Yukarıdaki sayılardan orijinal olarak yazılmış formülü tahmin edebilir misiniz?
Soldaki sayılar için "bir şeyler yapmalı" ve sağdaki yanıta ulaşmalısın, değil mi?
Denetimli öğrenmede
Bilgisayarınızın bu tür işleri yapmasına izin verebilirsiniz.
Belirli bir sorunu çözmek için hangi formüllerin gerekli olduğunu öğrendikten sonra
Benzer soruları cevaplayabilirsiniz!
Orijinal emlakçı örneğine dönelim.
Ya her evin satış fiyatını bilmiyorsanız?
Boyut, alan vb. Hakkında bilginiz varsa
Sorunu havalı bir şekilde çözebilirsiniz.
Buna "denetimsiz öğrenme" denir.
Fiyatlar gibi bilinmeyen rakamları tahmin etmeye çalışmasanız bile
Makine öğrenimi ile ilginç şeyler yapabilirsiniz.
Bu birine bir numara listesi verilir,
"Sayıların ne anlama geldiğini bilmiyorum,
Örüntüler, gruplar veya herhangi bir eğilim hakkında bilgi edinebilir misiniz?
"İyi Şanslar" demek gibi bir şey.
Bu verilerden ne yapabiliriz?
Yeni başlayan biriyseniz, verilerinizdeki farklı pazar segmentlerini otomatik olarak tanımlayan bir algoritma kullanabilirsiniz.
Örneğin, kolej bölgelerindeki küçük ev alıcıları birçok yatak odalı evleri tercih ediyor,
Banliyö alıcıları için üç yatak odalı fakat daha büyük bir evi tercih etme eğilimi olacaktır.
Bu müşterilerin eğilimlerini bilmek, pazarlama faaliyetleri için faydalı olmalıdır.
Bir başka ilginç şey ise
Diğer evlerden özellikle farklı bir sayıya sahip bir evi otomatik olarak tespit etmek mümkündür.
Belki de böylesine tekil bir ev çok büyük bir ortak mülkiyettir,
Çünkü aracılık ücreti yüksek
Satış ekibinizi bu alanlara odaklayabilirsiniz.
Denetimli öğrenme, bu makalenin geri kalanında açıklanacaktır.
Ancak bu, denetimsiz öğrenmenin yararlı veya ilgi çekici olmadığı anlamına gelmez.
Aslında, algoritmalar geliştikçe denetimsiz öğrenme daha önemli hale geliyor.
Veriler etiketlenmeden doğru cevap değeri elde edilebilir.
Ayrıntılı kişilere not:
Tabii ki, başka birçok makine öğrenimi algoritması var.
Ancak emlak örneği başlamak için harika bir yerdir.
Bir insan olarak beyninizin açık talimatları yoktur
Çoğu durumla başa çıkabilir
Süreci öğrenebilirsiniz.
Evinizi uzun süredir satıyorsanız
Evin doğru fiyatını sezgisel olarak "hissedebilirsiniz",
Evi satmanın en iyi yolu,
Hangi müşterilerin onunla ilgileneceğini bileceksiniz.
Güçlü yapay zekanın amacı
Bu yeteneği bir bilgisayarla değiştirmek.
Ancak mevcut makine öğrenimi o kadar iyi değil.
Belirli, sınırlı bir konuya odaklandığınızda işe yarar.
Belki de "öğrenmenin" daha iyi bir tanımı,
"Vaka verilerine dayanarak belirli bir sorunu çözmenin bir yolunu bul" diyebilirsiniz.
"Makine, vaka verilerine dayanarak belirli bir sorunu çözmenin bir yolunu da bulur" çok uzun bir isimdir.
Görünüşe göre "makine öğrenimi" oturmuş durumda.
Tabi bu cümleyi 50 yıl sonra okudum,
O zaman güçlü bir yapay zeka icat edildiyse,
Tüm cümle tuhaf olacak.
Geleceğin insanlığına: Bu cümleyi okumayı bırakın,
Robot uşak sandviçi yapsın.
Bir evin fiyatını tahmin etmek için bir program nasıl yazılır?
Okumaya devam etmeden önce bir an düşünün.
Makine öğrenimi hakkında hiçbir bilginiz yoksa
Aşağıdaki temel kuralları yazabilirsiniz:
Bu görevleri yapmak için saatler harcarsanız,
Bir teslimata benzeyen bir şey elde edeceksiniz.
Ama program asla mükemmel değildir
Fiyat dalgalanmalarına ayak uydurmak çok zor olacak.
Bilgisayarınızın hangi özelliklere ihtiyaç duyduğunu öğrenseniz güzel olmaz mıydı?
Doğru numarayı döndürdüğünüz sürece
İşlevin içeriği sorgulanmamalıdır:
Bu sorunu düşünmenin bir yolu olarak
Fiyat lezzetliyse,
Malzemeler yatak odası sayısıdır,
Alan, alan.
Her bir bileşenin nihai fiyatı nasıl etkilediğini biliyorsanız,
Belki de her bileşenin bir oranı vardır?
Orijinal işlevselliği önemli ölçüde azaltır (if & else ile dolu!),
Bunu aşağıdaki gibi çok basitleştirir:
Şu büyülü sayıya bakın.
.841231951398213,
&
1231.1231231,2.3242341421,
&
201.23432095.
Bunlar bizim "özgül ağırlığımızdır".
Herhangi bir eve uygulanabilecek belirli bir ağırlık bulursanız,
Özelliğimiz bir evin fiyatını tahmin edebilir!
En iyi özgül ağırlığı şu şekilde hesaplayabilirsiniz:
Her özgül ağırlığı 1,0 olarak ayarlayın :
Bildiğiniz her ev için fiyat tahmini işlevini çalıştırın,
Beklentilerin doğru olduğunu doğrulayın.
Her evin fiyatını tahmin etmek için bir işlev kullanın.
Örneğin, ilk ev aslında 250.000 dolara satıldı,
İşlevinizin 178.000 $ olmasını bekliyorsanız,
72.000 $ Bu bir hayal kırıklığı.
Burada, tahminden farkın karesini alalım ve toplayalım.
Örneğin 500 ev satıldı
Beklenen işlevden farkın karelerinin toplamının 86.123.373 ABD doları olduğunu varsayalım.
Bu, işlevin ne kadar yanlış olduğunun bir göstergesidir.
Ardından ortalamayı elde etmek için toplamı 500'e bölün.
Bu hatanın ortalama değerine işlevin "maliyeti" denir.
Özgül ağırlığı manipüle ederek bu maliyeti sıfıra indirebilirseniz,
İşlevin mükemmel.
Bu noktada, her durumda, fonksiyonunuz, girdi verilerine dayalı olarak fiyatı mükemmel bir şekilde tahmin edecektir.
Bu tam olarak amaçtır.
2. Adım tekrar tekrar
Tüm olası spesifik ağırlık kombinasyonlarına uygulanana kadar tekrarlayın.
Sıfıra en yakın maliyeti olan özgül ağırlığı kullanabilirsiniz.
Bulduğunuzda sorun çözülür!
Çok basit, değil mi?
Şimdiye kadar bazı verileri aldım
Basit genetik adımlara uygulayın,
Bölgedeki herhangi bir evin fiyatını tahmin edebilen bir fonksiyon geliştirdik.
Başka ilginç gerçekler var:
Dil ve çeviri alanındaki araştırmalarda,
40 yılı aşkın süredir, bu "güveç" gen öğrenme algoritmaları,
Gerçek bir kişi bir sorunu bariz kurallarla çözmeye çalıştığında
Yüksek performans göstermiştir.
Makine öğreniminin "aptalca" yaklaşımı, insan uzmanlardan daha iyi performans gösterdi.
Az önce denediğiniz program tamamen saçma.
Örneğin, alanların veya yatak odalarının sayısı hiç umrumda değil.
Sadece bu sayıları karıştırın,
Ben sadece doğru cevabı türetiyorum.
Belki sen
Muhtemelen neden böylesine benzersiz bir özgül ağırlık kombinasyonunun neden işe yaradığını bile bilmiyorsunuzdur.
Başka bir deyişle, çalışıp çalışmadığını bilmediğiniz bir işlev yazdınız.
Sqft ve number_of_bedroom gibi parametreleri almak yerine
Tahmin işlevinizin bir dizi sayı aldığını varsayalım.
Örneğin arabanıza takılan kameranın çektiği görüntünün parlaklığı,
Her pikselin bir sayı ile temsil edildiğini varsayalım.
Ardından fiyat tahminini yazdırmak yerine,
"Degree_to_turn_steering_wheel" sonucunu verir.
Bu, araç için bir otopilot programı olacaktır.
Harika değil mi?
Elbette tüm olası belirli ağırlık kombinasyonlarını kendiniz deneyebilirsiniz,
En iyi değeri çıkarmak mümkün değildir.
Kelimenin tam anlamıyla, sonsuza dek bitmez.
Zamanında bitirmek için
Matematikçiler en iyi sayıları kısa sürede tespit etmek için akıllı yollar buldular.
İşte bunlardan biri:
İlk olarak, 2. Adım'ı ifade eden bir formül yazın:
Bu sizin maliyet fonksiyonunuzdur.
Ardından, makine öğrenimi terminolojisini kullanarak aynı denklemi yeniden yazın.
Anlamı anlamak zorunda değilsin.
θ mevcut özgül ağırlığınızı temsil eder
J (θ), mevcut özgül ağırlığın maliyetini temsil eder.
Bu denklemin bir fiyat tahmin fonksiyonu vardır,
Halihazırda ayarlanmış özgül ağırlığa göre ne kadar yanlış olduğunu ifade eder.
Yatak_sayısı ve fitkare ağırlıklarının tüm sayısal maliyetlerinin grafiğini çıkarırsanız,
Şöyle görünüyor:
Maliyet fonksiyonu grafiği bir kaseye benziyor.
Dikey eksen maliyeti temsil eder.
Bu grafikteki en düşük nokta
İşlev, en doğru noktayı gösterir.
En yüksek nokta, en yanlış noktadır.
En düşük noktanın özgül ağırlığını bulabilirseniz,
Cevabı bulacaksın!
Bu nedenle, grafikte "yokuş aşağı" özgül ağırlığı ayarlayın.
Sadece en düşük noktayı hedeflemelisin.
Her zaman en düşük noktayı hedeflemek için özgül ağırlığı değiştirmeye devam ederseniz,
Sonuç olarak, pek çok özgül ağırlığı denemeden en düşük noktaya ulaşabilirsiniz.
Analiz hakkında hatırlamanız gereken bir şey varsa
Türevi biliyor olabilirsiniz.
Türev bize fonksiyonun eğiminin tanjantını söyler.
Başka bir deyişle, grafikte hangi noktanın yokuş aşağı olduğunu söyler.
Aslında tepeden aşağı inmek için kullanabilirsiniz.
Maliyet fonksiyonunun kısmi türevi,
Her özgül ağırlık için hesaplarsanız,
Her özgül ağırlıktan elde edilen sonuca bölünebilir.
Bu bizi tepenin dibine bir adım götürüyor.
Bunu her zaman yapmaya devam edersen,
Tepenin dibine ulaşın ve
Özgül ağırlıkların kombinasyonu için en uygun çözümü bulabilirsiniz.
(Anlamını anlamasanız bile okumaya devam edin!)
İşte en iyi kilonun nasıl bulunacağına dair soyut bir açıklama
Toplu gradyan inişi denir.
Ayrıntılarla ilgilenmiyorsanız, daha fazla aramanıza gerek yok.
Gerçek sorunları çözmek için bir makine öğrenimi kitaplığı kullanırken
Kütüphane bunu sizin için yapıyor.
Neler olduğunu bilmek faydalıdır.
Yukarıda tanıttığım 3Step algoritması
Çok değişkenli doğrusal regresyon denir.
Sahip olduğunuz tüm ev verilerine uygulanabilecek düz bir çizgi denklemi bekleyeceksiniz.
Bu denklemi kullanarak,
Hiç görmediğiniz bir evin fiyatının düz çizginin neresinde görüneceğini tahmin edin.
Gerçek sorunları çözebilecek çok güçlü bir fikir.
Bununla birlikte, yukarıdaki yaklaşım basit sorunlara uygulanabilir olsa da,
Tüm sorunlar için geçerli değildir.
Bir problem sürekli bir düz çizgi ile ifade edilebilir
Bir evin fiyatı basit değil.
Neyse ki, ev fiyatları ile başa çıkmanın birçok yolu var.
Diğer birçok makine öğrenimi algoritması
Doğrusal olmayan verileri işleyebilir.
Örneğin sinir ağı,
Çekirdek yöntemi ve destek vektör makinesi (SVM) vb.
Daha karmaşık düz çizgilere doğrusal regresyon uygulamanın akıllıca bir yolu da vardır.
Her durumda
Aynı temel fikir (= en iyi özgül ağırlığı bulma) uygulanabilir.
Aşırı uyumu da görmezden geldim.
Orijinal verilerde
Fiyatı mükemmel şekilde tahmin eden ağırlığı bulmak kolaydır,
Orijinal verilerde değil,
Yeni bir evin fiyat tahminine uygulanabileceğinin garantisi yoktur.
Yine de, bu sorunu çözmenin birkaç yolu var.
Düzenleme ve çapraz doğrulama gibi.
Konut fiyatı tahmin problemiyle nasıl baş edilir?
Bu, makine öğreniminin başarılı bir şekilde tanıtılması için önemli bir noktadır.
Diğer bir deyişle, temel kavram çok basittir,
Makine öğrenimi uygulayın,
Yararlı sonuçlar elde etmek için beceri ve deneyim gereklidir.
Ancak herhangi bir mühendis tarafından öğrenilebilir!
El yazısı karakter tanıma gibi makine öğrenimi,
Çok zor problemlere kolaylıkla uygulandığını gören,
Yeterli veriniz varsa makine öğrenimini kullanın,
Herhangi bir sorunu çözebileceğinizi düşüneceksiniz.
Verileri girin ve
Bilgisayarınız, verileriniz için doğru denklemi sihirli bir şekilde bulsun!
Ancak makine öğreniminin yalnızca sorun, sahip olduğunuz verilerle çözülebilirse işe yaradığını bilmek önemlidir.
Örneğin, bir evin fiyatını tahmin etmek için bir model oluşturmak
Saksı bitkilerinin sayısına göre bir fiyat tahmin mekanizması oluşturmak işe yaramayacaktır.
Saksı bitkisi sayısı ile evin satış fiyatı arasında bir ilişki yoktur.
Ne kadar uğraşırsam uğraşayım, ikisi arasında bir ilişki bulamıyorum.
Yalnızca gerçekten alakalı olanlar modellenebilir
Bir insan uzman sorunu manuel olarak çözemezse,
Bilgisayar aynı soruna meydan oksa bile çözülemez.
Bunun yerine, insan tarafından çözülebilir sorunlara odaklanın,
Yalnızca bilgisayarların daha hızlı çözebildiği alanlarda güçlüdür.
Bence bugün makine öğrenimiyle ilgili en büyük sorun
Yalnızca akademik ve ticari araştırma grupları tarafından kullanılır.
Aslında bir uzman olmadan
Geniş bilgi birikimine sahip olmak isteyenler için,
Anlaşılması kolay öğretim materyalleri yoktur.
Ancak durum her geçen gün daha da iyiye gidiyor.
Andrew Ng'nin ücretsiz makine öğrenimi Coursera sınıfı çok iyi.
İlgilenenler oradan öğrenmeye başlamalıdır.
Bilgisayar bilimi derecesi ve
Biraz matematik bilgisi olan herkes için makine öğrenimi yaygınlaştırılmalıdır.
Ayrıca SciKit-Learn'ü kurun ve
Zengin makine öğrenimi algoritmalarıyla oynayın.
Python çerçevesinde,
Tüm popüler algoritmaların bir "BlackBox" versiyonuna sahiptir.
Eğlendin mi?
Eğlenceli makine öğrenimi! 2. Bölüme (hazırlık aşamasında) ve 3. Bölüme (hazırlık aşamasında) devam edin!
Bu makaleyi beğendiyseniz
Bizi Twitter'da @ageitgey'de takip edin.
E-posta: [email protected]
LinkedIn:https://www.linkedin.com/in/ageitgey
Çevirmenden: Cümlenin sonundaki ❤️ işareti gibi bana sempati duyanlar! Lütfen!
Bilinç nedir? Yüzyıllardır filozofların ve bilim adamlarının kafasını karıştıran bir sorudur. Bazıları bunun bedenlerimizden bağımsız olarak gerçekten anlayamadığımız geçici bir şey olduğunu söylüyor.
Yasal Uyarı: Bu makale yalnızca eğitim amaçlıdır. Kimseyi web sitelerini, özellikle de bu tür eylemlere karşı hüküm ve koşulları olabilecek web mülklerini kazımaya teşvik etmiyoruz.
Feragatname: Irk, ırk ölçümleri” vb. gibi belirli kelimelerin etrafına tırnak işaretleri koyacağım, çünkü bu terimler yalnızca tarihsel ayrımcılıkla yüklü değil, aynı zamanda “ırk” da bilimsel değildir.
Formlar, resimler ve klavye gezintisi yoluyla erişilebilirliği anlama Erişilebilirlikle ilgili önceki yazımı yazarken, tasarımların özel ihtiyaçları olanları nasıl etkilediğini ve UX tasarımcıları olarak bilgimizi iyileştirmek için ne yapmamız gerektiğini anlamak için biraz daha araştırma yapmak için ilham aldım. . İki bölümlük bir dizinin bu ilk gönderisinde, formlar, resimler ve web klavyesinde gezinme için tasarlamaya nasıl yaklaşmamız gerektiğine değineceğim.
Cesur Uzaylar, DSHS Davranışsal Sağlık İdaresi'nin periyodik bir özelliğidir. Benim adım Rachel Dreon. Sosyal ve Sağlık Hizmetleri Departmanında ve Davranışsal Sağlık İdaresinde bir liderim, üç başarılı genç yetişkinin bekar bir annesi, bir spor aşığı, hevesli bir gezgin ve en önemlisi minnettar, iyileşen bir bağımlıyım ve bu benim hikayem .
Esrar hızla büyüyen bir endüstri ve topluluktur. Yasallaştırma genişlemeye devam ettikçe, yeni yetiştiriciler ve çiftçiler bu büyüyen sektöre dahil oluyor.